Такие модели дают представление объектов `плотно' упакованным и не разреженным: они распределены по всем нейронам скрытого слоя, так, что вектор активации по всему скрытому слою является нейросетевым коррелятом представленного объекта, слова, значения или мысли [1]}. Плотное распределение сигнала по сети разительно отличается от того, что мы видим в аттракторных или спайковых нейросетях. Обучение же реализуется методом градиентного спуска, когда после каждого прохождения сигнала через сеть результат сверяется с эталоном, считается мера ошибки и относительно нее корректируются все веса в сети, которые характеризуют собой силу синаптических контактов внутри модели [2]}.
